import cv2

# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开笔记本的默认摄像头（索引为0）
cap = cv2.VideoCapture(0)

if __name__ == '__main__':
    # 检查摄像头是否成功打开
    if not cap.isOpened():
        print("无法打开摄像头")
        exit()

    # 循环读取摄像头画面
    while True:
        # 读取一帧画面
        ret, frame = cap.read()

        # 如果读取失败，退出循环
        if not ret:
            break

        # 转换为灰度图以提高检测效率
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 检测人脸
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

        # 在检测到的人脸区域绘制矩形框
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

        # 显示画面
        cv2.imshow('摄像头', frame)

        # 按下 'q' 键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放摄像头资源并关闭窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    print("Hello World!")